計(jì)算機(jī)視覺基本任務(wù)

計(jì)算機(jī)視覺基本任務(wù)匯報(bào)人：AA2024-01-23目錄CONTENTS圖像分類與識別目標(biāo)跟蹤與行為分析三維重建與立體視覺圖像生成與編輯計(jì)算機(jī)視覺在其他領(lǐng)域應(yīng)用總結(jié)與展望01圖像分類與識別CHAPTER基于傳統(tǒng)特征的圖像分類提取圖像的顏色、紋理、形狀等特征，使用分類器（如SVM、決策樹等）進(jìn)行分類。基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）自動提取圖像特征并進(jìn)行分類，常見的方法包括AlexNet、VGG、ResNet等。圖像分類方法傳統(tǒng)物體檢測方法采用滑動窗口或區(qū)域提議方法生成候選區(qū)域，提取特征并使用分類器進(jìn)行物體檢測?；谏疃葘W(xué)習(xí)的物體檢測利用CNN進(jìn)行特征提取，結(jié)合RPN（RegionProposalNetwork）或YOLO（YouOnlyLookOnce）等算法實(shí)現(xiàn)端到端的物體檢測。物體檢測與識別技術(shù)

人臉識別技術(shù)應(yīng)用人臉檢測從圖像中檢測出人臉并定位，常用方法包括Haar級聯(lián)分類器、MTCNN等。人臉特征提取提取人臉圖像的特征，常用深度學(xué)習(xí)方法如FaceNet、VGGFace等。人臉比對與識別將提取的人臉特征與數(shù)據(jù)庫中的特征進(jìn)行比對，實(shí)現(xiàn)身份識別或驗(yàn)證。場景理解與語義分割場景理解對圖像中的場景進(jìn)行解析和理解，包括場景分類、場景布局分析等。語義分割將圖像中的每個像素或區(qū)域分配給預(yù)定義的語義類別，如道路、建筑、植被等。常見方法包括FCN（FullyConvolutionalNetwork）、U-Net等。02目標(biāo)跟蹤與行為分析CHAPTER濾波方法通過預(yù)測目標(biāo)在下一幀的位置，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。常見的濾波方法包括卡爾曼濾波、粒子濾波等?；谔卣鞯姆椒ɡ媚繕?biāo)在連續(xù)幀間的特征進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。常見的特征包括顏色、紋理、形狀等。深度學(xué)習(xí)方法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取目標(biāo)特征，并通過訓(xùn)練得到目標(biāo)跟蹤模型。常見的深度學(xué)習(xí)方法包括Siamese網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。目標(biāo)跟蹤算法原理通過預(yù)定義的行為規(guī)則對目標(biāo)的行為進(jìn)行分析和識別。這種方法需要人工制定規(guī)則，適用于特定場景下的行為分析?；谝?guī)則的方法利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對目標(biāo)的行為進(jìn)行建模和分析。常見的統(tǒng)計(jì)方法包括隱馬爾可夫模型（HMM）、動態(tài)時間規(guī)整（DTW）等。基于統(tǒng)計(jì)的方法通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)的行為進(jìn)行學(xué)習(xí)和識別。這種方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，但可以處理復(fù)雜的行為分析任務(wù)。深度學(xué)習(xí)方法行為分析技術(shù)03交通監(jiān)控在交通場景中，通過視頻監(jiān)控對車輛和行人進(jìn)行檢測和跟蹤，以實(shí)現(xiàn)交通流量統(tǒng)計(jì)、違章行為識別等功能。01人群計(jì)數(shù)在公共場所如商場、車站等，通過視頻監(jiān)控對人群數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，以協(xié)助管理和安全監(jiān)控。02異常行為檢測通過視頻監(jiān)控對異常行為進(jìn)行檢測和報(bào)警，如入侵、打架等，以保障公共安全。視頻監(jiān)控應(yīng)用案例復(fù)雜場景下的目標(biāo)跟蹤在復(fù)雜場景下，如光照變化、遮擋等情況下，目標(biāo)跟蹤算法的性能會受到很大影響。未來需要研究更加魯棒的目標(biāo)跟蹤算法以適應(yīng)各種復(fù)雜場景。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合除了視頻數(shù)據(jù)外，還可以利用音頻、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤和行為分析。未來需要研究如何有效地融合多模態(tài)數(shù)據(jù)以提高目標(biāo)跟蹤和行為分析的準(zhǔn)確性。實(shí)時性與準(zhǔn)確性的平衡在實(shí)際應(yīng)用中，需要平衡目標(biāo)跟蹤和行為分析的實(shí)時性與準(zhǔn)確性。未來需要研究如何在保證實(shí)時性的同時提高目標(biāo)跟蹤和行為分析的準(zhǔn)確性。行為分析的語義理解當(dāng)前的行為分析技術(shù)主要關(guān)注行為的低層特征，如運(yùn)動軌跡、速度等，而缺乏對行為高層語義的理解。未來需要研究如何將低層特征與高層語義相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的行為分析。挑戰(zhàn)與未來發(fā)展趨勢03三維重建與立體視覺CHAPTER結(jié)構(gòu)光三維重建通過投射特定模式的光到物體表面，捕捉反射光來獲取物體表面的三維形狀。激光掃描三維重建使用激光掃描儀獲取物體表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，進(jìn)而重建物體的三維模型?；诙嘁晥D的三維重建利用不同視角下的二維圖像恢復(fù)三維結(jié)構(gòu)，包括特征提取、匹配和三維點(diǎn)云生成等步驟。三維重建方法123基于局部窗口內(nèi)的像素信息進(jìn)行匹配，如絕對差值和（SAD）、歸一化互相關(guān)（NCC）等。局部立體匹配算法考慮全局能量最小化，如動態(tài)規(guī)劃、圖割等方法，以獲得更準(zhǔn)確的視差圖。全局立體匹配算法利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)提取特征并進(jìn)行匹配，提高匹配的準(zhǔn)確性和魯棒性。深度學(xué)習(xí)立體匹配算法立體匹配算法研究點(diǎn)云表示網(wǎng)格表示體素表示模型優(yōu)化三維模型表示及優(yōu)化01020304直接使用三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)表示物體，適用于簡單場景和初步的三維重建。將點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維網(wǎng)格模型，如三角網(wǎng)格，便于進(jìn)行后續(xù)的幾何處理和渲染。將空間劃分為規(guī)則的立方體網(wǎng)格，每個網(wǎng)格表示一個體素，適用于空間占用較大的場景。對初步建立的三維模型進(jìn)行平滑、去噪、補(bǔ)全等優(yōu)化處理，提高模型質(zhì)量。自動駕駛機(jī)器人導(dǎo)航虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護(hù)典型應(yīng)用場景探討通過三維重建和立體視覺技術(shù)感知周圍環(huán)境，實(shí)現(xiàn)車輛定位、障礙物檢測和路徑規(guī)劃等功能。結(jié)合三維重建和立體視覺技術(shù)，為用戶提供更真實(shí)、沉浸式的虛擬/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)。利用三維重建技術(shù)建立環(huán)境地圖，為機(jī)器人提供導(dǎo)航和避障能力。對文物、建筑等文化遺產(chǎn)進(jìn)行三維重建和數(shù)字化保存，便于后續(xù)的展示、研究和保護(hù)。04圖像生成與編輯CHAPTER基于深度學(xué)習(xí)的圖像生成01利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）和變分自編碼器（VAEs），從大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并生成新的圖像。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)02通過建模、渲染和光照等技術(shù)，在計(jì)算機(jī)中創(chuàng)建三維場景和物體，并生成相應(yīng)的二維圖像?；谖锢砟Ｐ偷膱D像生成03利用物理模型，如光線追蹤和輻射度算法，模擬光線在場景中的傳播和反射，生成逼真的圖像。圖像生成技術(shù)AdobePhotoshop專業(yè)的圖像編輯軟件，提供豐富的編輯工具和功能，如圖層、蒙版、濾鏡等。GIMP開源的圖像編輯軟件，具有與Photoshop相似的功能和工具集，適合一般用戶和專業(yè)人士使用。Paint.NET免費(fèi)的圖像編輯軟件，提供基本的圖像編輯功能，如裁剪、調(diào)整色彩和添加文本等。圖像編輯工具介紹將不同來源的圖像元素拼貼在一起，形成新的圖像和視覺效果。圖像拼貼圖像融合圖像置換將兩幅或多幅圖像融合在一起，創(chuàng)造出混合的視覺效果。將一幅圖像中的某一部分用另一幅圖像中的相似部分進(jìn)行置換，產(chǎn)生奇特的視覺效果。030201創(chuàng)意性圖像合成方法通過調(diào)整圖像的色相、飽和度和亮度等參數(shù)，改變圖像的色彩風(fēng)格。色彩調(diào)整應(yīng)用不同的濾鏡效果，如模糊、銳化、風(fēng)格化等，增強(qiáng)或改變圖像的視覺表現(xiàn)。濾鏡效果遵循美學(xué)原則，如平衡、對比、重復(fù)等，對圖像進(jìn)行構(gòu)圖和布局，提高圖像的視覺吸引力。構(gòu)圖原則藝術(shù)化處理和美學(xué)原則05計(jì)算機(jī)視覺在其他領(lǐng)域應(yīng)用CHAPTER通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，自動駕駛系統(tǒng)可以實(shí)時檢測道路上的障礙物，如車輛、行人、自行車等，以確保行駛安全。障礙物檢測計(jì)算機(jī)視覺算法可以識別道路上的車道線，幫助自動駕駛車輛保持正確的行駛軌跡。車道線識別通過識別交通信號燈和交通標(biāo)志，自動駕駛系統(tǒng)可以遵守交通規(guī)則，確保行駛安全。交通信號識別自動駕駛中計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)地圖構(gòu)建通過視覺傳感器獲取的環(huán)境信息，機(jī)器人可以構(gòu)建環(huán)境地圖，用于路徑規(guī)劃和導(dǎo)航。自主定位視覺傳感器可以幫助機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主定位，即確定自身在環(huán)境中的位置和方向。環(huán)境感知視覺傳感器可以幫助機(jī)器人感知周圍環(huán)境，包括地形、障礙物、目標(biāo)物體等，為導(dǎo)航和定位提供必要的信息。機(jī)器人導(dǎo)航和定位中視覺傳感器作用病灶檢測通過影像分割技術(shù)，可以將病灶從正常組織中分離出來，便于醫(yī)生進(jìn)行定量分析和診斷。影像分割診斷輔助基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺算法可以學(xué)習(xí)大量醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供診斷輔助和建議。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以應(yīng)用于醫(yī)療影像分析，幫助醫(yī)生檢測病灶，如腫瘤、結(jié)節(jié)等。醫(yī)療影像診斷輔助系統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以應(yīng)用于人臉識別，實(shí)現(xiàn)智能家居的個性化服務(wù)和安防監(jiān)控的身份驗(yàn)證。人臉識別通過計(jì)算機(jī)視覺算法分析監(jiān)控視頻中的人體行為，可以實(shí)現(xiàn)異常行為檢測和報(bào)警。行為分析計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以幫助智能家居系統(tǒng)理解場景，如識別室內(nèi)物品、檢測室內(nèi)光線等，以提供更加智能化的服務(wù)。場景理解智能家居和安防監(jiān)控中計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用06總結(jié)與展望CHAPTER三維重建從二維圖像中恢復(fù)三維場景或物體的結(jié)構(gòu)和形狀。姿態(tài)估計(jì)估計(jì)圖像或視頻中物體的姿態(tài)信息，包括位置、方向等。圖像分割將圖像分割成具有相似性質(zhì)的區(qū)域，便于后續(xù)的分析和處理。圖像分類識別圖像中的主要物體并對其進(jìn)行分類，是計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。目標(biāo)檢測在圖像中定位并識別出多個物體，給出物體的類別和位置信息。計(jì)算機(jī)視覺基本任務(wù)回顧0102深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)受益于更強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化算法。多模態(tài)融合結(jié)合文本、語音等多種信息，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)計(jì)算機(jī)